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python实现泛型函数的简单介绍( 四 )

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回到PyLong_Type的定义，第一行 PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0)，查看对应的宏定义
由以上关系可以知道，PyVarObject_HEAD_INIT(PyType_Type, 0)={ { _PyObject_EXTRA_INIT 1, PyType_Type } 0}  ， 将其代入 PyObject_VAR_HEAD，得到一个变长对象：
这样看就很明确了，PyLong_Type的类型就是PyType_Typ，同理可知，Python类型对象的类型就是PyType_Type ，而 PyType_Type对象的类型是它本身
从上述内容中，我们知道了对象和对象类型的定义，那么根据定义，对象可以有以下两种分类
Python对象定义有 PyObject 和 PyVarObject  ， 因此，根据对象大小是否可变的区别，Python对象可以划分为 可变对象（变长对象） 和 不可变对象（定长对象）
原本的对象a大小并没有改变，只是s引用的对象改变了 。这里的对象a、对象b就是定长对象
可以看到，变量l仍然指向对象a，只是对象a的内容发生了改变，数据量变大了 。这里的对象a就是变长对象
由于存在以上特性，所以使用这两种对象还会带来一种区别：
声明 s2 = s ，修改s的值： s = 'new string'，s2的值不会一起改变 ， 因为只是s指向了一个新的对象 ， s2指向的旧对象的值并没有发生改变
声明 l2 = l，修改l的值： l.append(6)，此时l2的值会一起改变，因为l和l2指向的是同一个对象，而该对象的内容被l修改了
此外，对于 字符串 对象，Python还有一套内存复用机制，如果两个字符串变量值相同，那它们将共用同一个对象：
对于 数值型 对象，Python会默认创建0~2 8以内的整数对象，也就是 0 ~ 256 之间的数值对象是共用的：
按照Python数据类型，对象可分为以下几类：
Python创建对象有两种方式 ， 泛型API和和类型相关的API
这类API通常以 PyObject_xxx 的形式命名，可以应用在任意Python对象上，如:
使用 PyObjecg_New 创建一个数值型对象：
这类API通常只能作用于一种类型的对象上，如：
使用 PyLong_FromLong 创建一个数值型对象：
在我们使用Python声明变量的时候，并不需要为变量指派类型，在给变量赋值的时候，可以赋值任意类型数据 ， 如：
从Python对象的定义我们已经可以知晓造成这个特点的原因了，Python创建对象时，会分配内存进行初始化 ， 然后Python内部通过 PyObject* 变量来维护这个对象，所以在Python内部各函数直接传递的都是一种泛型指针 PyObject*，这个指针所指向的对象类型是不固定的，只能通过所指对象的 ob_type 属性动态进行判断 ， 而Python正是通过 ob_type 实现了多态机制
Python在管理维护对象时 ， 通过引用计数来判断内存中的对象是否需要被销毁，Python中所有事物都是对象，所有对象都有引用计数 ob_refcnt。
当一个对象的引用计数减少到0之后，Python将会释放该对象所占用的内存和系统资源 。
但这并不意味着最终一定会释放内存空间，因为频繁申请释放内存会大大降低Python的执行效率，因此Python中采用了内存对象池的技术，是的对象释放的空间会还给内存池，而不是直接释放，后续需要申请空间时 ， 优先从内存对象池中获取 。
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